Docker基础 - 技术栈

一、 Docker 基础知识速览

1. 核心三要素

镜像（Image）：只读的模板，包含运行应用所需的代码、运行时、库和配置。相当于面向对象中的"类"。
容器（Container）：镜像的运行实例。容器被创建时，会在镜像层之上添加一个可写层。相当于面向对象中的"对象"。
仓库（Registry）：集中存储和分发镜像的服务。如 Docker Hub（公有）、Harbor（私有）。

2. 底层核心原理

Namespace（命名空间）：实现"视图隔离"。让容器拥有独立的 PID（进程）、Network（网络）、Mount（挂载）、IPC（进程间通信）等，使容器看起来像一台独立的机器。
Cgroups（控制组）：实现"资源限制"。限制容器能使用的 CPU、内存、磁盘 I/O 等物理资源上限，防止单个容器耗尽宿主机资源。
UnionFS（联合文件系统）：实现"镜像分层"。将多个目录（层）挂载到同一个虚拟文件系统下。镜像层是只读的，容器层是可写的，通过写时复制（CoW）机制提高存储和启动效率。

二、 Docker 常见核心命令大全

1. 镜像管理命令

bash 复制代码

# 从仓库拉取镜像
docker pull nginx:latest

# 查看本地镜像列表
docker images
docker image ls

# 搜索仓库中的镜像
docker search redis

# 删除本地镜像（-f 强制删除）
docker rmi nginx:latest
docker rmi -f <image_id>

# 为镜像打标签（常用于推送到私有仓库）
docker tag myapp:1.0 registry.mycompany.com/myapp:1.0

# 将镜像推送到仓库
docker push registry.mycompany.com/myapp:1.0

2. 容器生命周期命令

bash 复制代码

# 启动容器（最常用组合：后台运行、端口映射、命名、自动重启）
docker run -d -p 8080:80 --name myweb --restart unless-stopped nginx

# 查看运行中的容器（-a 查看所有包括已停止的）
docker ps
docker ps -a

# 启动 / 停止 / 重启容器
docker start <container_name_or_id>
docker stop <container_name_or_id>
docker restart <container_name_or_id>

# 删除容器（-f 强制删除运行中的容器）
docker rm <container_name_or_id>
docker rm -f <container_name_or_id>

3. 容器运维与排查命令

bash 复制代码

# 查看容器日志（-f 实时跟踪，--tail 指定行数）
docker logs -f --tail 200 <container_name_or_id>

# 进入正在运行的容器内部（推荐方式，退出不会导致容器停止）
docker exec -it <container_name_or_id> /bin/bash
# 若基础镜像为 alpine，则使用 sh
docker exec -it <container_name_or_id> /bin/sh

# 查看容器详细信息（JSON格式，常用于排查网络、挂载、配置）
docker inspect <container_name_or_id>

# 查看容器实时资源占用（CPU、内存、网络I/O）
docker stats <container_name_or_id>

# 拷贝文件（宿主机与容器之间）
docker cp ./local_file.txt <container_name>:/app/
docker cp <container_name>:/app/remote_file.txt ./

4. 系统与清理命令

bash 复制代码

# 查看 Docker 磁盘占用情况
docker system df

# 一键清理无用资源（停止的容器、未被使用的网络、悬空镜像）
docker system prune

# 深度清理（包括所有未被任何容器使用的镜像和卷）
docker system prune -a --volumes

三、 Java 后端专属 Docker 实战指南

Java 后端在容器化时，有其特殊的关注点，如 JVM 内存识别、时区问题、多阶段构建等。

1. 标准的 Java 多阶段构建 Dockerfile

多阶段构建可以大幅减小最终镜像体积，是 Java 项目的最佳实践。

dockerfile 复制代码

# ================= 第一阶段：构建阶段 =================
# 使用包含 Maven 和 JDK 的镜像进行编译
FROM maven:3.8.4-openjdk-17-slim AS builder
WORKDIR /build

# 先拷贝 pom.xml 下载依赖，利用 Docker 缓存机制
COPY pom.xml .
RUN mvn dependency:go-offline -B

# 拷贝源码并打包
COPY src ./src
RUN mvn clean package -DskipTests

# ================= 第二阶段：运行阶段 =================
# 使用轻量级的 JRE 镜像运行（体积更小，更安全）
FROM eclipse-temurin:17-jre-alpine
WORKDIR /app

# 设置时区为东八区（Alpine 镜像必须处理时区问题）
RUN apk add --no-cache tzdata && \
    cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && \
    echo "Asia/Shanghai" > /etc/timezone && \
    apk del tzdata

# 从构建阶段拷贝产物
COPY --from=builder /build/target/*.jar app.jar

# 暴露端口（仅为声明，实际映射在 docker run 时指定）
EXPOSE 8080

# 使用 exec 格式，确保 Java 进程是 PID 1，能正确接收 SIGTERM 信号实现优雅停机
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

2. Java 容器启动高级命令（生产环境常用）

在启动 Java 容器时，通常需要传递 JVM 参数、挂载日志目录、设置环境变量。

bash 复制代码

docker run -d \
  --name my-spring-boot-app \
  -p 8080:8080 \
  -v /data/logs/myapp:/app/logs \
  -e SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  --restart unless-stopped \
  --memory="1g" \
  --cpus="2.0" \
  my-spring-boot-app:1.0.0 \
  java -XX:MaxRAMPercentage=75.0 -XX:+UseZGC -jar app.jar

参数解析（Java 后端重点关注）：

-v /data/logs/myapp:/app/logs：将容器内的日志目录挂载到宿主机，防止容器删除后日志丢失，也方便 ELK/Filebeat 采集。
-e SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod：通过环境变量指定 Spring Boot 的运行 Profile。
--memory="1g"：限制容器最大内存为 1G。
java -XX:MaxRAMPercentage=75.0：核心 JVM 参数。让 JVM 自动识别容器的内存限制，并将最大堆内存设置为容器限制内存的 75%（留出 25% 给堆外内存和操作系统）。避免在 Java 8 早期版本中 JVM 识别不到 Cgroups 限制而导致 OOM 被系统 Kill。

3. Java 后端常见 Docker 踩坑与排查

问题一：容器内存 OOM 被 Kill（退出码 137）
- 原因：JVM 堆内存 + 堆外内存（Metaspace、直接内存、线程栈等）总和超过了 Docker 的 --memory 限制。
- 解决：不要将 -Xmx 设置得和容器限制内存一样大。推荐使用 -XX:MaxRAMPercentage=70.0 代替硬编码的 -Xmx。
问题二：docker stop 无法优雅停机，每次都要等 10 秒
- 原因：Dockerfile 中使用了 Shell 格式（如 CMD java -jar app.jar），导致 PID 1 是 /bin/sh，Java 进程是子进程，无法接收到 Docker 发送的 SIGTERM 信号。
- 解决：必须使用 Exec 格式（如 ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]），或者在 Shell 格式中使用 exec java -jar app.jar。
问题三：容器内日志时间与宿主机相差 8 小时
- 原因：基础镜像（尤其是 Alpine）默认是 UTC 时区。
- 解决：在 Dockerfile 中配置时区（如上文 Dockerfile 所示），或在 docker run 时添加 -e TZ=Asia/Shanghai 并挂载 -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro。